Bridging Natural Language and Microgrid Dynamics: A Context-Aware Simulator and Dataset
作者: Tinko Sebastian Bartels, Ruixiang Wu, Xinyu Lu, Yikai Lu, Fanzeng Xia, Haoxiang Yang, Yue Chen, Tongxin Li
分类: eess.SY, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
OpenCEM：构建融合自然语言与微电网动态的上下文感知模拟器与数据集
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 微电网 能源管理 自然语言处理 数字孪生 可再生能源 上下文感知 大型语言模型 模拟器
📋 核心要点
- 现有能源管理方法主要依赖数值时间序列，忽略了人类产生的上下文信息中蕴含的预测能力。
- OpenCEM通过构建一个开源数字孪生平台，融合了自然语言上下文与微电网动态，弥补了这一差距。
- OpenCEM模拟器提供高保真环境，支持开发和验证利用大型语言模型的上下文感知控制算法和预测模型。
📝 摘要（中文）
为了解决可再生能源系统中智能、上下文感知能源管理的关键需求，我们推出了OpenCEM模拟器和数据集：这是首个开源数字孪生平台，旨在将丰富的非结构化上下文信息与可再生能源的定量动态相结合。传统的能源管理严重依赖数值时间序列，忽略了人类生成的上下文（例如，事件安排、系统日志、用户意图）中蕴含的显著预测能力。OpenCEM通过提供一个独特的平台来弥合这一差距，该平台包括来自真实光伏和电池微电网装置的精心对齐、语言丰富的多模态数据集，以及能够原生处理这种多模态上下文的模块化模拟器。OpenCEM模拟器为开发和验证新型控制算法和预测模型提供了一个高保真环境，特别是那些利用大型语言模型的算法和模型。我们详细介绍了其基于组件的架构、混合数据驱动和基于物理的建模能力，并通过实际示例展示了它的实用性，包括上下文感知的负载预测和在线最优电池充电控制策略的实施。通过公开提供该平台，OpenCEM旨在加速对下一代智能、可持续和真正上下文感知的能源系统的研究。
🔬 方法详解
问题定义：传统微电网能量管理系统主要依赖数值时间序列数据，缺乏对人类生成上下文信息（如事件安排、系统日志、用户意图等）的有效利用。这些上下文信息蕴含着重要的预测能力，但现有方法难以有效整合，导致能量管理策略不够智能和高效。
核心思路：OpenCEM的核心思路是构建一个能够同时处理数值时间序列数据和自然语言上下文信息的模拟器和数据集。通过将两者结合，可以更全面地理解微电网的运行状态和用户需求，从而制定更优化的能量管理策略。该方法旨在利用大型语言模型（LLM）的强大能力，从自然语言上下文中提取有用的信息，并将其融入到能量管理模型中。
技术框架：OpenCEM平台包含两个主要组成部分：OpenCEM模拟器和OpenCEM数据集。OpenCEM模拟器是一个模块化的模拟环境，可以模拟光伏和电池微电网的运行。它采用混合数据驱动和基于物理的建模方法，以保证模拟的准确性和效率。OpenCEM数据集包含来自真实微电网装置的语言丰富的多模态数据，包括数值时间序列数据和自然语言上下文信息。该数据集经过精心对齐，可以用于训练和评估上下文感知的能量管理模型。
关键创新：OpenCEM的关键创新在于其将自然语言上下文信息与微电网动态相结合的能力。这是首个明确设计用于整合丰富、非结构化上下文信息与定量可再生能源动态的开源数字孪生平台。通过这种整合，OpenCEM可以实现更智能、更可持续和真正上下文感知的能源系统。
关键设计：OpenCEM模拟器采用基于组件的架构，允许用户灵活地配置和定制模拟环境。它支持多种建模方法，包括数据驱动模型和基于物理的模型。OpenCEM数据集包含多种类型的自然语言上下文信息，例如事件安排、系统日志和用户意图。这些信息经过预处理和标注，可以方便地用于训练大型语言模型。论文还展示了如何使用OpenCEM平台进行上下文感知的负载预测和在线最优电池充电控制。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实际案例展示了OpenCEM平台的实用性，包括上下文感知的负载预测和在线最优电池充电控制策略的实施。实验结果表明，利用自然语言上下文信息可以显著提高负载预测的准确性，并优化电池的充电策略，从而降低能源成本并延长电池寿命。具体性能数据和提升幅度在论文中进行了详细描述。
🎯 应用场景
OpenCEM平台可应用于智能电网、微电网能量管理、可再生能源预测、需求侧响应等领域。通过整合自然语言上下文信息，可以提升能源系统的智能化水平，优化能源利用效率，降低运营成本，并促进可再生能源的广泛应用。该平台为研究人员和工程师提供了一个强大的工具，用于开发和验证新型上下文感知的能量管理算法和模型。
📄 摘要（原文）
Addressing the critical need for intelligent, context-aware energy management in renewable systems, we introduce the \textbf{OpenCEM Simulator and Dataset}: the first open-source digital twin explicitly designed to integrate rich, unstructured contextual information with quantitative renewable energy dynamics. Traditional energy management relies heavily on numerical time series, thereby neglecting the significant predictive power embedded in human-generated context (e.g., event schedules, system logs, user intentions). OpenCEM bridges this gap by offering a unique platform comprising both a meticulously aligned, language-rich dataset from a real-world PV-and-battery microgrid installation and a modular simulator capable of natively processing this multi-modal context. The OpenCEM Simulator provides a high-fidelity environment for developing and validating novel control algorithms and prediction models, particularly those leveraging Large Language Models. We detail its component-based architecture, hybrid data-driven and physics-based modelling capabilities, and demonstrate its utility through practical examples, including context-aware load forecasting and the implementation of online optimal battery charging control strategies. By making this platform publicly available, OpenCEM aims to accelerate research into the next generation of intelligent, sustainable, and truly context-aware energy systems.